《我国财政收入影响因素分析》-计量经济学论文(eviews分析)
我国财政收入的影响因素计量分析
我国财政收入的影响因素计量分析作者：陈雨柔单鸣来源：《中国管理信息化》2013年第19期[摘要] 本文利用中国统计年鉴上1990-2010年的时间序列统计数据，对影响我国财政收入的因素进行计量分析。
影响我国财政收入的因素很多，比如国内生产总值、居民消费水平、税收收入、就业人数等。
经过一系列数据的比较分析，本文认为国内生产总值和居民的消费水平对我国财政收入有着显著影响。
本文通过建立数学模型，定量反映国内生产总值和居民消费水平对财政收入的影响，并根据分析结果提出了相关的对策建议。
[关键词] 财政收入；国内生产总值；居民消费水平；影响因素；计量分析doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 19. 023[中图分类号] F810.41 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）19- 0038- 031 引言财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。
财政收入是国家财政支出的前提，是实现国家职能的财力保证，也是政府正确处理各方面物质利益关系的重要方式。
一国的财政收入是政府部门的公共收入，是保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。
对于一个国家来说，财政收入的稳定是经济发展、人民生活安稳的保障。
因此，对其影响因素进行计量分析具有重要的意义。
很多学者曾对财政收入的影响因素做过分析，但是根据文献资料可以发现：一是数据过于陈旧，不能及时反映经济的发展和我国现状，我国近几年经济发展迅速，财政收入的影响因素也日趋复杂，各因素对财政收入的影响程度也有所变化，所以仅以几年前的数据为基础进行分析有一定的局限性，不足以很好地解释现阶段我国财政收入变动情况；二是对影响财政收入的各个因素的定性分析较多，即使有数据的定量分析，也很有限，没有很强的说服力。
eviews分析我国国内生产总值对财政收入的计量分析报告
中国国内生产总值对财政收入的计量分析一、实验目的与要求：目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容根据1978 —1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数,模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，根据1978 —1997年中国国内生产总值X 和财政收入Y,如图1 :1978 —1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）根据以上数据，作财政收入Y和国内生产总值X的散点图，如图2 :从散点图可以看出，财政收入Y和国内生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：Y i —「“X i U i（二）估计参数1、双击Eviews "，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;2、在EV 主页界面点击Quick "菜单，点击’Estimate Equation ”，出现’Equation Specification "对话框，选择OLS估计，输入y c x "，点击OK”。
即出现回归结果图 3 :图3.回归结果Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/10/10 Time: 02:02Sample: 1978 1997In cluded observati ons: 20R-squared 0.991583 Mean depe ndent var 3081.158Adjusted R-squared 0.991115 S.D. dependent var 2212.591S.E. of regressi on 208.5553 Akaike info criteri on 13.61293Sum squared resid 782915.7 Schwarz criteri on 13.71250Log likelihood -134.1293 F-statistic 2120.520Durb in -Watson stat 0.864032 Prob（F-statistic）0.000000参数估计结果为：Y i :=857.8375 + 0.100036 X i（67.12578）（0.002172）t = （12.77955）（46.04910）2r =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.5553 DW=0.8640323、在Equation "框中，点击Resids"，出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted）100008000600040002000Residual ----- A ctual ----- Fitted（三）模型检验1、经济意义检验回归模型为：Y = 857.8375 + 0.100036*X （其中丫为财政收入,X i为国内生产总值；）所估计的参数?2 =0.100036 ，说明国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
我国财政收入影响因素实证分析
我国财政收入影响因素实证分析作者：郭琳郭莉张娜来源：《现代商贸工业》2016年第27期摘要：财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
改革开放以来，我国财政收入发生了很大的变化，从1995的6242.20亿元到2014年140370.03亿元，20年扩大了21倍多。
为研究影响财政收入增长的主要因素，针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用E-views软件对收集的数据进行相关回归分析，建立财政收入影响因素更精确的模型，并预测我国财政收入增长趋势。
关键词：财政收入；税收；国内生产总值；就业人数中图分类号：D9文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.27.0681问题的提出财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。
为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，预测中国财政收入未来的增长趋势，需建立计量经济学模型。
2文献回顾财政政策作为国家宏观调控手段的一支，对国家经济的发展起着推动或抑制的作用。
对于财政收入影响因素，王小平基于1994-2011年29个省际面板数据的分析在《地方财政收入差异的影响因素及应对策略》中揭示了人均GDP对人均财政收入差异有正向作用。
纪跃芝、邓波、王继新在《影响财政收入增长的相关因素分析》中，研究了第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值以及居民消费对财政收入增长的影响。
符合我国当前国情的财政政策到底是什么，是我们所关心并亟待解决的问题。
因此，研究分析近年来影响财政收入的因素，对帮助国家做出正确的经济决策提供了有效的理论基础。
3数据来源与实证分析方法3.1变量设置通过对财政学理论和实际经济生活的学习和研究，选择“财政收入”，作为被解释变量Y；选择税收、国内生产总值以及就业人数为模型的解释变量X1、X2、X3。
本文数据以《中国统计年鉴1995-2014》和中国国家统计局网站为数据源，数据均为中国官方给出，来源真实可靠。
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析一、概述随着中国经济的高速发展和经济结构的持续优化，财政收入作为衡量国家经济实力和治理水平的重要指标，其影响因素及其作用机制越来越受到学术界的关注。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件，对中国财政收入的影响因素进行深入的实证分析，以期揭示各因素与财政收入之间的内在联系，为政府制定科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
具体来说，本文首先对财政收入的相关概念进行界定，明确财政收入的内涵和构成。
结合国内外关于财政收入影响因素的研究文献，梳理出影响中国财政收入的主要因素，包括经济增长、税收政策、产业结构、城镇化水平等。
接着，本文利用EViews软件，选取合适的时间序列数据，构建计量经济模型，对影响因素进行实证分析。
在模型构建过程中，本文将采用单位根检验、协整检验等方法，确保数据的平稳性和模型的有效性。
根据实证分析的结果，本文将对各影响因素的作用机制进行深入探讨，并提出相应的政策建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中国财政收入的影响因素及其作用机制，还可以为政府制定更加科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
同时，本文的研究方法和结论也可以为其他领域的研究提供借鉴和参考。
1. 研究背景与意义随着全球经济的不断发展和我国改革开放的深入推进，我国财政收入呈现出快速增长的态势。
财政收入作为政府开展各项经济活动的重要支撑，其稳定性、可持续性和合理性对国家的经济社会发展具有重要影响。
深入了解和分析影响我国财政收入的各种因素，揭示其内在规律，对于优化财政结构、提高财政资金使用效率、促进经济健康发展具有重要的理论和现实意义。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件对我国财政收入的影响因素进行实证分析。
EViews作为一款功能强大的计量经济学软件，能够有效地处理时间序列数据，并通过建立计量经济模型来分析各因素对财政收入的贡献度和影响程度。
通过对这些因素进行定性和定量分析，可以更加清晰地认识到财政收入背后的复杂机制，为政府决策提供科学依据。
《我国财政收入影响因素分析》 计量经济学论文(eviews分析)
《我国财政收入影响因素分析》班级：姓名：学号：指导教师：完成时间：摘要：对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。
关键词：财政收入实证分析影响因素一、引言财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。
首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。
其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。
财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。
此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。
在我国，财政收入的主体是税收收入。
因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。
我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。
从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。
财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。
因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、其他收入和就业人口总数的影响。
二、预设模型令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。
二、数据收集从《2010中国统计年鉴》得到1990--2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据如下：obs 财政收入Y 总税收收入X1 国内生产总值X2 其他收入X3 就业人口总数X4 1990 2937.1 2821.86 18667.8 299.53 64749 1991 3149.48 2990.17 21781.5 240.1 65491 1992 3483.37 3296.91 26923.5 265.15 66152 1993 4348.95 4255.3 35333.9 191.04 66808 1994 5218.1 5126.88 48197.9 280.18 67455 1995 6242.2 6038.04 60793.7 396.19 68065 1996 7407.99 6909.82 71176.6 724.66 68950 1997 8651.14 8234.04 78973 682.3 69820 1998 9875.95 9262.8 84402.3 833.3 70637 1999 11444.08 10682.58 89677.1 925.43 71394 2000 13395.23 12581.51 99214.6 944.98 72085 2001 16386.04 15301.38 109655.2 1218.1 73025 2002 18903.64 17636.45 120332.7 1328.74 73740 2003 21715.25 20017.31 135822.8 1691.93 74432 2004 26396.47 24165.68 159878.3 2148.32 75200 2005 31649.29 28778.54 184937.4 2707.83 75825 2006 38760.2 34804.35 216314.4 3683.85 76400 2007 51321.78 45621.97 265810.3 4457.96 76990 2008 61330.35 54223.79 314045.4 5552.46 774802009 68518.3 59521.59 340506.9 7215.72 77995三、模型建立1、散点图分析2、单因素或多变量间关系分析Y X1 X2 X3 X4Y 1 0.9989134611478530.9934790452908040.8770144886795640.983602719841508X1 0.998913461147853 10.9937402677184690.8556377347447820.984935296593492X2 0.9934790452908040.993740267718469 10.8561835802284710.986241165680459X3 0.8770144886795640.8556377347447820.856183580228471 10.810940334650381X4 0.9836027198415080.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系，因此该回归模型设为：μβββββ+++++=443322110X X X X Y3、 模型预模拟由eviews 做ols 回归得到结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/14/11 Time: 17:51 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006 X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000 X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013 X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000 X4-0.1159750.026580-4.3631600.0006R-squared 0.999978 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.999972 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 106.6264 Akaike info criterion 12.38886 Sum squared resid 170537.9 Schwarz criterion 12.63779 Log likelihood -118.8886 F-statistic 166897.9 Durbin-Watson stat1.496517 Prob(F-statistic)0.0000004321115975.0873369.0001770.0062802.1523.7299X X X X Y -+++=(4.314614) ( 50.34972 ) ( 0.391007) ( 7.289852) ( -4.363160)999978.02=R 999972.02=R 9.166897=F 496517.1.=W D四、 模型检验 1.计量经济学意义检验 ⑴多重共线性检验与解决求相关系数矩阵，得到：Correlation MatrixY X1 X2 X3 X4 1 0.998913461147853 0.9934790452908040.8770144886795640.9836027198415080.998913461110.99374026770.85563773470.984935296547853 18469 44782 934920.993479045290804 0.993740267718469 10.8561835802284710.9862411656804590.877014488679564 0.8556377347447820.856183580228471 10.8109403346503810.983602719841508 0.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1发现模型存在多重共线性。
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析
财税金融基于E V ie w s对我国财政收入影响因素的实证分析摘要：财政收入是政府实现政府职能的基本保障，其增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步，研究财 政收入的影响因素显得尤为必要。
文章根据我国自1999=2017年的财政收入，选取了国内消费税数等七个解释变量，构造了理论上的模型。
利用EViews软件对计量模型进计和检验，进行了拟合优度及统计意义上的分析，并使用逐步回归法修正了其多重共线性，使其更加具有实证价值，同时利用多种计量经济学的检堪底分红、股份合作等多种形式，拓宽农民 增收渠道。
促进小农户和现代农业发展有 机衔接，使农户更好实现自身利益、提高 谈判地位、增强市场影响力。
二是股份合作联结利益分享机制。
可 以借鉴宜宾市李场镇荔枝产业的“1216”利益联结模式，当地现代荔枝产业示范园 采取“公司$专业合作社$支部$农户”的组织模式，由支部提供项目和平合，专业 合作社提供产品和 ，公司提供品牌和 ，农户以产荔枝股的方式，'、专业合作社、公司、农户 1:2:1:6股份 享荔枝售收入红利。
三是其他利益联结机制。
各地可根据 实际情，利益联结分享机制，采取现有的组织模式，可以 ：“发展”等联结机制，，形成合力，产业实现可 发展。
(五）实施互联网营销策略，推进宜宾 荔枝品牌建设和乡村旅游发展联 的，的息获取 和 形式。
的，的售模式、售进 。
荔枝品 ，宜 市荔枝产业可以结合当地 ，通过举办荔枝 、“”荔枝影 ，荔枝 品 等，的户进，当套餐、组团方案，吸引游客的注意和广泛参与。
同时，邀请抖音络红人作为宜宾荔枝品代言人，并拍摄当地荔枝 片、情景短剧发布到各社交平合(微、微博、：手、抖音等），增加宜荔枝的产品曝光量，以此实现多渠道、全方位的品 。
荔枝产品营 ，可凭借大塔荔枝品牌，实现产品标准化运作，做到统一质量、一价格、一包装、一配送，增加荔枝产品附加值。
当宜 荔枝即将上市时提早部署谋划，积极与阿里巴巴旗下农村淘宝、聚划算、盒马、等线上平合进行对接，邀请红带货达人采用直播式为宜荔枝做售，下适当扩大宜荔枝 的规模，独具 ，的宜荔枝红景点、主题公园、民宿，荔枝采摘、荔枝 诗词会，村观光、农业体验等乡村旅游休闲娱乐活，借 验营吸引更多的客参与到宜 ，与发、、乐等市合作，提供 的荔枝货 。
我国税收收入影响因素的实证研究_计量经济学论文
2013.8.27《计量经济学》期末论文我国税收收入影响因素的实证研究姓名：郭瑞班级：2010国际经济与贸易1班学号：1002013023时间：2012年12月16日计量经济学论文摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。
本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。
关键词：税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析1计量经济学论文2计量经济学论文目录引言------------------------------------------------ 5一、理论综述---------------------------------------- 6（一）文献综述---------------------------------- 61.国内生产总值对税收收入的影响-------------- 62.财政收入对税收收入的影响------------------ 6（二）现状分析---------------------------------- 6二、实证分析---------------------------------------- 7（一）变量选取---------------------------------- 7（二）数据取得---------------------------------- 7（三）模型的建立与构造-------------------------- 8（四）模型检验--------------------------------- 101.经济意义检验----------------------------- 102.统计检验--------------------------------- 103.计量检验--------------------------------- 10（1）多重线性检验----------------------- 10（2）邹氏检验--------------------------- 15（3）异方差检验------------------------- 16（4）自相关检验------------------------- 22（五）模型修正--------------------------------- 24三、结论分析及政策建议----------------------------- 24（一）结论分析--------------------------------- 24（二）政策建议--------------------------------- 25参考文献------------------------------------------- 263计量经济学论文4计量经济学论文引言自1985年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐年上升，90年代已高达96%。
我国财政收入影响因素的实证分析
我国财政收入影响因素的实证分析摘要：财政收入与经济增长之间存在着相互依存相互制约的关系，关于财政收入与经济增长的关系已成为理论界的焦点。
财政支出所表现的公共财政的需求对财政收入的影响也是显而易见的。
本论文通过计量经济学系统的实证分析给三者之间的关系以定量解释，旨在强调财政收入与GDP 协调增长的重要性，并为如何从需求角度确定财政收入提供合理依据。
关键字：财政收入国内生产总值财政支出计量经济模型一、研究的目的要求改革开放以来,应经济体制转轨的需要,我国财政体制于1980年、1985年和1994年进行了三次较大调整。
从此,财政收入稳定增长机制逐步建立并不断完善;全国财政收入不断跨上新台阶,尤其是过去6年,伴随着中国经济的高速增长,中国财政收入增长迅速。
2002年中国财政收入不足两万亿元,到2006年接近4万亿元,再到今年前9个月财政收入累计近49000亿元,中国财政收入的高速增长令世界刮目。
为了研究中国财政收入增长的主要原因，分析中央和地方财政收入的增长规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、模型设定㈠理论综述根据财政学理论来讲,保持经济的可持续增长,一个地区或一个国家的财政收入增长与GDP 增长之间应形成相依相存的长期稳定关系。
威廉·配第在《赋税论》中,比较深刻地分析了税收与国民财富、税收与国家经济实力之间的关系。
而瓦格纳在《财政学》中也提出了他所主张的社会政策的财政理论。
他认为财政政策原则即是税收能灵活地保证国家经费开支需要的原则。
该项原则包含两层含义,即收入充分原则和收入弹性原则。
对于税收与经济增长之间的互动关系,以拉弗为代表的供给学派还提出拉弗曲线理论。
通过对所学知识的综合分析及对已知理论的理性吸收，我认为财政收入高速增长包含几大部分：一是“自然性增长”部分，即单纯由经济增长而引致的收入增加；二是“政策性增长”部分，即由相机抉择和自动稳定的财政政策而引致的收入增加；三是“结构性增长”部分，即由个别税种超高速增长而引致的收入增加；四是“管理性增长”部分，即由于加强征管而引致的收入增加；五是“价格性增长”部分，即由物价上涨而引致的收入增加；六是“虚增”部分，包括由统计方法和口径不统一而引致的“占比虚增”，由物价上涨而引致的名义收入增加，由追求政绩而扭曲征管引致的“预收”和“超收”等等。
我国国家财政收入的影响因素分析
我国国家财政收入的影响因素分析摘要：影响财政收入的因素很多，比如税收收入，国内生产总值，固定资产投资，就业人员数，税收体制，科教进步等等。
本文针对国家财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用 E - v i e ws软件对收集到的数据进行回归、检验、多重共线性以及自相关分析，建立财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，并提出相关政策建议。
关键词：我国财政收入税收国内生产总值固定资产投资就业人数一、研究目的要求：财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。
首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。
其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会进步。
因此，研究财政收入的增长就显得尤为重要。
随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收入状况发生了很大变化。
1981年全国财政收入为1175.79亿元，到2008年已经增长到61330.35亿元，增长十分快速。
为了研究影响全国财政收入增长的主要原因，分析财政收入的增长规律，预测中国财政未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。
影响财政收入水平的因素可能有很多。
例如，国内生产总值、税收、就业、科学教育发展程度、税收体制、固定资产投资等都可能对财政收入有影响。
为了分析什么是影响财政收入增长的最主要因素，并分析影响因素与财政收入增长的数量关系，需要建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定（一）理论综述近年来，国家财政收入的增长成为我国学术界和政府所关注的问题。
尤其在财政学界展开了一场关于财政收入的讨论。
现将一些观点综述如下：1.政府职能范围是决定财政收入规模的直接因素。
关于政府职能范围，在自由资本主义时期，以亚当·斯密为代表的西文经济学家，主张对经济实行自由放任，由“看不见的手”通过市场进行自发调节，政府活动被限制在像“守夜人”那样极小的范围内，在这种情况下，财政收支规模很小。
关于财政收入与支出问题的研究eviews
关于财政收入与支出问题的研究eviews关于财政收入与支出问题的研究一、财政收入对于国民经济的运行及社会的发展具有重要影响，财政收入是财政支出的前提，但财政支出也会影响财政收入。
财政收入与支出都对整个国家有着重要的作用。
随着经济的快速发展，财政收入与财政支出都在增加，但收入的增长速度小于支出的增长速度，因此本文认为财政收入与支出存在赤字关系，以下为我的模型检验。
二、下表为我国2000年~2014年的财政收入与支出年份财政收入X 财政支出Y2000 13395.23 15886.52001 16386.04 18902.582002 18903.64 22053.152003 21715.25 24649.952004 26396.47 28486.892005 31649.29 33930.282006 38760.2 40422.732007 51321.78 49781.352008 61330.35 62592.662009 68518.3 76299.932010 83101.51 89874.162011 103874.43 109247.792012 117253.52 125952.972013 129209.64 140212.12014 140349.74 151661.54三、对X和Y进行回归分析Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/16/15 Time: 22:35Sample: 2000 2014Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C137.41111022.5170.1343850.8952X 1.0712760.01371378.123440.0000R-squared0.997875 Mean dependent var65996.97Adjusted R-squared0.997711 S.D. dependent var46844.24S.E. of regression2241.180 Akaike info criterion18.39096Sum squared resid65297570 Schwarz criterion18.48537Log likelihood-135.9322 Hannan-Quinn criter.18.38995F-statistic6103.272 Durbin-Watson stat 1.237485Prob(F-statistic)0.000000Y = 137.411117827 + 1.0712********X（1022.517）（0.013713）t= (0.134385）（78.12344）R^2=0.997711 F=6103.272 n=15对X和Y进行回归分析中，可决系数为0.997875，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，检验通过。
我国财政收入影响因素实证分析
我国财政收入影响因素实证分析摘要：影响财政收入的经济因素很多，文中介绍了利用向前逐步回归法结合EVIEWS 软件对财政收入的影响因素进行筛选的方法，得到了财政收入与对其有显著影响的总投资、净出口、社会商品零售总额三个因素的线性回归模型,并给予模型合理的经济解释，最后给出提高财政收入的相关对策建议。
关键字：财政收入多重共线性逐步回归需求结构实证分析一、文献综述本文研究财政收入的影响因素，通过阅读多篇文献及资料，发现大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素，还有一些文献中也提出了其他一些变量，比如其他收入、经济发展水平等。
影响财政收入的因素众多复杂，部分论文通过研究经济理论对财政收入的解释将财政收入影响的因素主要有总税收、国内生产总值、其他收入和就业人数，据此做出相关模型，并进行检验及经济意义讨论。
也有部分论文将：国家工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会商品零售总额、全国人口总数和受灾面积6 个因素为自变量建立模型。
查阅资料可知财政收入主要由总税收、国有资产收入、国债收入、收费收入和其他收入组成。
同时发现财政支出将对财政收入有一定影响。
以此，希望建立一个新的模型，对财政收入的影响因素做出一些解释。
最后对增加财政收入提出一些相关对策与建议。
概括起来，变量的选择和研究方法大致有以下几种：（1）以财政收入为因变量y（单位：亿元），对于自变量的选择，鉴于数据的可得性以及对财政收入可能产生影响的几个经济因素：国家工业总产值（单位：亿元）、农业总产值（单位：亿元）、建筑业总产值（单位：亿元）、社会商品零售总额（单位：亿元）、全国人口总数（单位：万人）和受灾面积（单位：万公顷）共6 个因素为自变量的候选变量。
数据样本区间选择1989—2003 年。
运用逐步回归的方法，除去不显著变量，简化了模型，又消除了多重共线性，最后得到了财政收入与对其有显著影响的农业总产值和社会商品零售总额两因素的线性回归模型,并通过了统计准则检验和计量经济学准则检验。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中，我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。
影响我国财政收入的因素 计量经济学
影响财政收入的主要因素摘要：对财政收入进行定量分析并对其作出较为准确的预测可以为相关部门或者企业制定发展规划、实施相关措施提供可靠的理论预测参考。
运用时间序列方法实证分析了我国财政收入的变化过程及影响我国财政收入的主要因素工业增加值。
关键词：财政收入，工业增加值，回归分析一、问题的提出改革开放以来，中国的财政收入高速增长，1978~2003年的26年我国财政收入增加了19倍。
1992年明确了建立社会主义市场经济体制的目标模式后，国民经济快速增长，先后进行了分税制、费改税等项改革，同时加强税收征管，确立提高“两个比重”的目标，并顺利实现财政收入占GDP比重的回调。
只有在财政收入增长速度持续高于GDP增长速度的条件下，该比重回调的目标才可能实现。
1995年后我国财政收入占GDP比重的一路走高是“解放生产力”、分权让利、放水养鱼、搞活经济、培养财源的努力进入“收获期”的表现，既是该比重降到过低状态后的一种恢复性增长，又得到了持续高速增长的经济基本面的有力支撑：1994～2003年，我国不变价GDP年均增长9.82％；现价GDP年均增长15.13％；同期财政收入取得年均增长19.36％的成绩。
这充分印证了“经济决定财政”的基本原理和“改革解放生产力”的成就。
那么财政收入在经济方面主要由哪个因素影响呢？这是本模型研究的主要目的。
二、理论综述我们从财政收入的部门构成来分析财政收入的影响因素。
从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。
财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。
其中工业和农业对财政收入的影响最大。
第一，农业与财政收入的关系。
农业是国民经济的基础，也是财政收入的基础。
这样说并不是从农业直接为财政收入提供的数据来分析，而是基于农业是国民经济的基础来认识的，因为农业的发展状况制约着国民经济的发展，它不仅可以提供粮食和生活副食品，保证再生产对劳动力的需要，而且还为轻工业的发展提供原材料。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。
在经济学领域中，计量经济学是一门研究经济现象的学科，通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析，以揭示经济规律和探寻经济发展规律。
eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具，广泛应用于经济学研究和金融领域。
在进行计量经济学论文分析时，首先需要明确研究问题和假设，然后收集相关数据。
随后，利用eviews软件对数据进行清洗和整理，进行描述性统计分析，绘制图表，进行回归分析等。
通过计量经济学方法，可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。
举例来说，假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。
首先，我们收集相关数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。
然后，利用eviews软件导入数据，进行描述性统计分析，观察数据的分布特征。
接下来，可以进行回归分析，建立经济增长与通货膨胀之间的模型，分析它们之间的关系及影响因素。
在计量经济学论文中，需要注重数据的准确性和分析的科学性。
同时，也需要注意论文的结构和组织，合理安排内容，确保表达清晰，逻辑严谨。
最后，对研究结果进行讨论和总结，提出建议和展望，为相关研究和政策制定提供参考。
综上所述，计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作，需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。
利用eviews软件进行数据分析和建模，可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测，为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。
愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域，不断推动学科进步和实践应用，为经济发展和社会进步做出贡献。
我国财政收入影响因素的实证研究
1、继续经济增长。经济发展是增加财政收入的基础，政府应通过优化经济 结构，提高经济增长质量，以增加财政收入。
2、适度扩大政府规模。政府应通过优化机构设置，提高行政效率，同时积 极承担社会责任，提高公共服务水平，以增加财政收入。
3、价格变化。虽然价格指数对财政收入的影响不显著，但政府仍需价格变 化，通过实施价格稳定政策，保持价格稳定，以避免对财政收入产生不利影响。
2、市场变化：股票市场、房地产市场等的变化将影响财政收入。
3、经济周期：经济周期的变化将导致企业和个人的收入和支出发生变化， 从而影响财政收入。
四、实证分析
为了验证EViews对我国财政收入的影响，我们选取了以下几个省市的案例进 行分析：
1、江苏省：运用EViews分析税收政策和经济增长对财政收入的影响。
政治因素主要包括政治制度和政府治理水平等，对财政收入有着决定性的影 响。经济因素主要包括经济发展水平、产业结构、税收政策等，对财政收入具有 重要影响。社会因素主要包括人口结构、教育水平、医疗卫生等，对财政收入产 生一定影响。文化因素主要指传统文化和价值观等，对财政收入产生间接影响。 技术因素则涉及科技创新、信息化水平等，对财政收入产生积极影响。
经过多元线性回归分析，发现政治、经济、文化和技术等因素对财政收入具 有不同程度的影响。具体来说：
政治因素是影响我国财政收入的重要因素之一。政府治理水平和政策稳定性 对财政收入有积极影响。政府通过制定合理的税收政策和其他财政措施，可以增 加财政收入规模和质量。
经济因素对财政收入的影响显而易见。经济发展水平越高，税源就会越丰富， 财政收入也相应增加。同时，产业结构对财政收入也有重要影响，第二产业和第 三产业的快速发展可以带动财政收入的增加。
引言
影响我国财政收入的主要因素分析论文
影响我国财务收入的主要因素分析小组成员：程颖20112112109刘园园20112112103陈多杰20112112122李泳湄20112112136摘要：财务收入是一国政府实现政府职能的基本包管，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。
财务收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。
我国财务收入主要受国民经济发展、预算外资金收入、税收收入等因素的影响。
本文针对我国财务收入影响因素建立了计量经济模型，并利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除简单多元回归模型存在的严重多重共线性等问题，建立财务收入影响因素更精确的模型，分析了影响财务收入主要因素及其影响程度，预测我国财务收入增长趋势。
关键词：财务收入多重共线性异方差自相关一、选题布景改革开放以来，中国逐渐走上国富民强之路。
据报导称，从1990年到2011年，我国财务收入增长28.3倍，在2011年财务收入走入“10万亿”时代已成为定局。
中国紧随美国之后成为全球第二大财务收入经济体。
中国仅用了3年的时间就超出日本，坐上了世界第二的宝座，这一变动将会对全球经济及政治形势发生巨大的影响。
据统计1990～2011年我国财务收入的规模随着经济的不竭增长而增长,由1990年的2937.1亿元到2011年的103874.43亿元,扩大了近36倍。
“十一五”期间，中国财务收入从“十五”末年的3万亿元起步，以年均1万亿元的幅度增长，年度增速数倍于同期GDP。
同时，“中国税负是否过高”引发了全民关注。
二、问题提出为了研究影响中国财务收入增长的主要原因，分析中央财务收入对税收收入的依赖程度，预测中国财务收入未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
影响中国财务收入增长的因素很多，但据分析主要的因素有：①经济发展水平。
经济发展水平的影响是基础性的。
经济发展水平与财务收入是根与叶、源与流的关系。
②预算外资金收入。
预算外收入是指欠亨过国家预算管理的财务收入。
我国财政收入显著性影响因素的计量分析
我国财政收入显著性影响因素的计量分析【摘要】自1991年中国市场经济体制被确立，经济金融市场的快速发展影响了人们生活的各个方面，人们的生活水平有很大的提高，整个国家的财政收入水平也是有显著的提高。
然而影响国家财政收入的因素有很多，财政支出、国内生产总值、固定资产投资数额、社会零售商品总数额以及居民消费水平等。
本文就以我国1985-2014年三十年的数据为例，并利用Eviews软件对数据进行了相关回归及多重共线性分析，建立起我国财政收入的影响因素模型，根据各参数系数及计量修正后的模型得出最显著性影响因素为国家财政支出和国内生产总值。
并结合我国实际，提出了要进一步加强完善财政支出方面预算专业化详尽化和在保证财政支出与国内生产总值增长保持在合理的范围内的同时要同步增长，进一步严格税收征管的对策。
【关键词】财政收入；多重共线性；异方差性；计量分析一、问题的提出财政收入是政府履行其职能，实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的资金的合计。
它可以反映一个国家或地区经济实力，是国家掌握资金运行的重要手段，是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
财政收入的增长对一个国家的经济发展和社会进步有着不可估量的作用，因此有必要对财政收入的影响因素进行分析。
自从1991年市场经济被确立以来，国民经济取得快速发展，纵观我国近三十年来财政收入规模不断增大的变化趋势，从1985年的2004.8亿元到2014年的140370.03亿元，扩大了近70倍，1985年到1990年这五年间，呈现平稳态势，没有显著性的增长，1990年后到2006年间，每年增长率不断增加的趋势逐年增长，2006年出现跳跃式增长，之后一直到2009年每年增长率不断减少的态势在增长，2009年至今稳步增长。
2014年增长速度较2012、2013稍有缓慢，主要是受工业生产消费投资进出口等因素，包括最主要的房地产市场的调整，营改增试点范围的扩大。
影响财政收入的增长因素诸多，财政支出情况、国内生产总值、固定资产投资数额、社会零售商品总数额以及居民消费水平等因素不可忽视。
计量经济学报告 通过EViews7对我国财政收入与国内生产总值的回归分析
通过EViews7对我国财政收入与国内生产总值的回归分析1研究背景从社会再生产的角度来看，GDP作为国民经济的最终成果，经过初次分配和一系列复杂的再分配过程之后形成最终分配，其中一部分以单位和个人上缴工商税收、所得税、罚没收入等形式上交财政部门，形成国家所得，其主体部分即财政收入。
从宏观上看，国家财政收入的主要形式对应GDP中的国家收入，财政收入是国家收入的主体部分。
同样，在国民经济核算中，一般将扣除国家退税和其他补贴后的财政收入等同于GDP中国家收入，实际上政府通过预算而集中起来的财政收入就是归国家使用的GDP。
根据以上描述可以看出，财政收入来源于GDP，是GDP的一部分。
GDP规模越大，财政收入也就越多。
为了验证这一结论，决定使用回归分析进行研究。
2研究思路和方法首先构建回归模型，以1978年-2015年我国财政收入和国内生产总值统计数据，利用Eviews7软件采用OLS估计进行回归，建立财政收入(y)和国内生产总值(x)的模型。
然后利用Eviews7对回归模型进行各项检验。
3数据收集1978年至2015年我国财政收入和国内生产总值统计数据来自国家财政部网站(/zhengfuxinxi/tongjishuju/)和国家统计局网站中的中国统计年鉴(/tjsj/ndsj/)。
我国财政收入(y)和国内生产总值(x)统计数据单位：亿元年份财政收入国内生产总值年份财政收入国内生产总值1978 1132.26 3605.6 1997 8651.14 81658.51979 1146.38 4092.6 1998 9875.95 86531.61980 1159.93 4592.9 1999 11444.08 90964.11981 1175.79 5008.8 2000 13395.23 987491982 1212.33 5590 2001 16386.04 109028.41983 1366.95 6216.2 2002 18903.64 120350.31984 1642.86 7362.7 2003 21715.25 136398.81985 2004.82 9076.7 2004 26396.47 160280.41986 2122.01 10508.5 2005 31649.29 185895.761987 2199.35 12277.4 2006 38760.2 217656.591988 2357.24 15388.6 2007 51321.78 268019.351989 2664.9 17311.3 2008 61330.35 316751.751990 2937.1 19347.8 2009 68518.3 345629.231991 3149.48 22577.4 2010 83101.51 408902.951992 3483.37 27565.2 2011 103874.4 484123.51993 4348.95 36938.1 2012 117253.52 534123.041994 5218.1 50217.4 2013 129209.64 588018.761995 6242.2 63216.9 2014 140350 635910.21996 7407.99 74163.6 2015 152217 6767084模型求解利用EViews7软件，采用最小二乘法进行回归。
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《我国财政收入影响因素分析》班级：姓名：学号：指导教师：完成时间：摘要：对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。
关键词：财政收入实证分析影响因素一、引言财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。
首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。
其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。
财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。
此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。
在我国，财政收入的主体是税收收入。
因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。
我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。
从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。
财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。
因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、其他收入和就业人口总数的影响。
二、预设模型令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。
二、数据收集从《2010中国统计年鉴》得到1990--2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据如下：财政收入Y 总税收收入X1 国内生产总值X2 其他收入X3 就业人口总数X4obs1990 2937.1 2821.86 18667.8 299.53 647491991 3149.48 2990.17 21781.5 240.1 654911992 3483.37 3296.91 26923.5 265.15 661521993 4348.95 4255.3 35333.9 191.04 668081994 5218.1 5126.88 48197.9 280.18 674551995 6242.2 6038.04 60793.7 396.19 680651996 7407.99 6909.82 71176.6 724.66 689501997 8651.14 8234.04 78973 682.3 698201998 9875.95 9262.8 84402.3 833.3 706371999 11444.08 10682.58 89677.1 925.43 713942000 13395.23 12581.51 99214.6 944.98 720852001 16386.04 15301.38 109655.2 1218.1 730252002 18903.64 17636.45 120332.7 1328.74 737402003 21715.25 20017.31 135822.8 1691.93 744322004 26396.47 24165.68 159878.3 2148.32 752002005 31649.29 28778.54 184937.4 2707.83 758252006 38760.2 34804.35 216314.4 3683.85 764002007 51321.78 45621.97 265810.3 4457.96 769902008 61330.35 54223.79 314045.4 5552.46 774802009 68518.3 59521.59 340506.9 7215.72 77995三、模型建立1、散点图分析2、单因素或多变量间关系分析Y X1 X2 X3 X4Y 1 0.9989134611478530.9934790452908040.8770144886795640.983602719841508X1 0.998913461147853 10.9937402677184690.8556377347447820.984935296593492X2 0.9934790452908040.993740267718469 10.8561835802284710.986241165680459X3 0.8770144886795640.8556377347447820.856183580228471 10.810940334650381X4 0.9836027198415080.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系，因此该回归模型设为：3、模型预模拟由eviews做ols回归得到结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/14/11 Time: 17:51Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000X4 -0.115975 0.026580 -4.363160 0.0006R-squared 0.999978 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999972 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 106.6264 Akaike info criterion 12.38886Sum squared resid 170537.9 Schwarz criterion 12.63779Log likelihood -118.8886 F-statistic 166897.9 Durbin-Watson stat 1.496517 Prob(F-statistic) 0.000000(4.314614) ( 50.34972 ) ( 0.391007) ( 7.289852) ( -4.363160)四、模型检验1.计量经济学意义检验⑴多重共线性检验与解决求相关系数矩阵，得到：Correlation MatrixY X1 X2 X3 X41 0.9989134611478530.9934790452908040.8770144886795640.9836027198415080.998913461147853 1 0.9937402677184690.8556377347447820.9849352965934920.993479045290804 0.993740267718469 10.8561835802284710.9862411656804590.877014488679564 0.8556377347447820.856183580228471 10.8109403346503810.983602719841508 0.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1发现模型存在多重共线性。
接下来运用逐步回归法对模型进行修正:①将各个解释变量分别加入模型,进行一元回归:作Y与X1的回归，结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:02Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -755.6610 145.2330 -5.203094 0.0001X1 1.144994 0.005760 198.7931 0.0000R-squared 0.999545 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999519 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 438.1521 Akaike info criterion 15.09765Sum squared resid 3455590. Schwarz criterion 15.19722 Log likelihood -148.9765 F-statistic 39518.70 Durbin-Watson stat 0.475046 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X2的回归，结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:06Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -5222.077 861.2067 -6.063674 0.0000X2 0.207689 0.005548 37.43267 0.0000R-squared 0.987317 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.986612 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 2312.610 Akaike info criterion 18.42478 Sum squared resid 96267005 Schwarz criterion 18.52435 Log likelihood -182.2478 F-statistic 1401.205 Durbin-Watson stat 0.188013 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X3的回归，结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:08Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2607.879 773.9988 3.369358 0.0034X3 10.03073 0.294311 34.08209 0.0000R-squared 0.984740 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.983893 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 2536.645 Akaike info criterion 18.60971Sum squared resid 1.16E+08 Schwarz criterion 18.70929Log likelihood -184.0971 F-statistic 1161.589Durbin-Watson stat 1.194389 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X4的回归，结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:08Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -272959.3 37203.65 -7.336894 0.0000X4 4.097403 0.518467 7.902918 0.0000R-squared 0.776276 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.763846 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 9712.824 Akaike info criterion 21.29492Sum squared resid 1.70E+09 Schwarz criterion 21.39449Log likelihood -210.9492 F-statistic 62.45611Durbin-Watson stat 0.157356 Prob(F-statistic) 0.000000②依据可决系数最大的原则选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量,再依次将其余变量分别代入回归得:作Y与X1、X2的回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:09Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -188.4285 239.0743 -0.788159 0.4415X1 1.281594 0.049472 25.90568 0.0000X2 -0.025055 0.009029 -2.774908 0.0130R-squared 0.999687 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.999650 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 374.0345 Akaike info criterion 14.82405 Sum squared resid 2378330. Schwarz criterion 14.97341 Log likelihood -145.2405 F-statistic 27118.20 Durbin-Watson stat 0.683510 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X1、X3的回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:10Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -351.1054 83.15053 -4.222527 0.0006X1 0.992813 0.018707 53.07196 0.0000X3 1.356936 0.165109 8.218410 0.0000R-squared 0.999908 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.999898 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 202.1735 Akaike info criterion 13.59361 Sum squared resid 694859.9 Schwarz criterion 13.74297 Log likelihood -132.9361 F-statistic 92839.33 Durbin-Watson stat 1.177765 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X1、X4的回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:10Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 11853.46 1824.522 6.496748 0.0000X1 1.185886 0.006645 178.4608 0.0000X4 -0.186645 0.026984 -6.917003 0.0000R-squared 0.999881 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999867 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 230.8464 Akaike info criterion 13.85886Sum squared resid 905931.0 Schwarz criterion 14.00822Log likelihood -135.5886 F-statistic 71206.90Durbin-Watson stat 1.459938 Prob(F-statistic) 0.000000③在满足经济意义和可决系数的条件下选取X3作为进入模型的第二个解释变量,再次进行回归则:作Y与X1、X3、X2的回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:13Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -76.04458 100.1724 -0.759137 0.4588X1 1.085924 0.029801 36.43881 0.0000X3 1.210853 0.133444 9.073877 0.0000X2 -0.014073 0.003944 -3.567901 0.0026R-squared 0.999949 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999939 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 155.5183 Akaike info criterion 13.10826Sum squared resid 386975.0 Schwarz criterion 13.30741Log likelihood -127.0826 F-statistic 104602.9Durbin-Watson stat 1.196933 Prob(F-statistic) 0.000000作Y与X1、X3、X4的回归，结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/22/11 Time: 23:13Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 6781.764 1024.745 6.618003 0.0000X1 1.068642 0.014514 73.62764 0.0000X3 0.891069 0.107949 8.254551 0.0000X4 -0.107639 0.015451 -6.966675 0.0000R-squared 0.999977 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999973 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 103.7654 Akaike info criterion 12.29900Sum squared resid 172276.1 Schwarz criterion 12.49814Log likelihood -118.9900 F-statistic 234970.9Durbin-Watson stat 1.451447 Prob(F-statistic) 0.000000④可见加入其余任何一个变量都会导致系数符号与经济意义不符,故最终修正后的回归模型为:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/30/11 Time: 12:18Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -351.1054 83.15053 -4.222527 0.0006X1 0.992813 0.018707 53.07196 0.0000X3 1.356936 0.165109 8.218410 0.0000R-squared 0.999908 Mean dependent var 20556.75Adjusted R-squared 0.999898 S.D. dependent var 19987.03S.E. of regression 202.1735 Akaike info criterion 13.59361Sum squared resid 694859.9 Schwarz criterion 13.74297Log likelihood -132.9361 F-statistic 92839.33Durbin-Watson stat 1.177765 Prob(F-statistic) 0.000000(-4.222527) ( 53.07196) ( 8.218410)⑵异方差检验与修正①图示法ee与X1的散点图如下：说明ee与X1存在单调递增型异方差性。